Converting in the high performance pathway: An initial study of three year conversions
Notice bibliographique
Résumé
One of the issues in development concerns the reliability of talent identification at young ages in terms of future success (conversion) as a national team athlete. In Canadian sport, the Long Term Athlete Development (LTAD) model (Balyi & Hamilton, 2004) has provided guidance concerning transition stages for youth athletes. Over the past ten years, the Canadian Sport Institute Pacific has been compiling lists of athletes who have been (i.e., identified as future National team potential). Data from PSOs (Provincial Sport Organizations) were collected across three athlete levels (Provincial Development Levels 1 and 2 and Canadian Development) from 2008-2013. Data was analyzed over a three-year window to determine successful conversion to the next level within this time band. Over 7000 athletes had been targeted across 46 sports (M years targeted = 2.43 yr). Conversion rates ranged between 20-27%, with more successful conversions at younger ages (vs 18 yrs). Although these data only provide information relating to rate (and indirectly, probability) of conversion, they provide a starting point to look at factors which led to successful conversion (such as the environments, competition success, other markers of athlete ability, age of identification) and to determine whether targeted pathways are most conducive to success. They also warrant discussion about the length of time that athletes can develop under high quality practice conditions and whether athletes are afforded a sufficient amount of quality practice in order to achieve expertise in their given sport.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».